Estudante da UFU cria aplicativo para otimizar colheita de café

Uma pesquisa desenvolvida na Faculdade de Computação da Universidade Federal de Uberlândia (Facom/UFU) resultou na criação de um aplicativo para auxiliar produtores rurais na colheita de café. A ferramenta, idealizada pelo estudante Wallace Geraldo Pinheiro, do curso de Ciência da Computação, é fruto de seu  trabalho de conclusão de curso (TCC).

O software nasceu do desejo de Wallace de unir a cultura cafeeira — presente em seu cotidiano desde a infância — à Inteligência Artificial. Durante a busca por um orientador ele encontrou Murillo Guimarães, professor da Facom/UFU, que já possuía experiência na área.

O discente revela que essa parceria foi essencial para o avanço da pesquisa. “Ele me apresentou alguns trabalhos que já tinha desenvolvido na temática e, desde o ano passado, eu fui pesquisando sobre o assunto e treinando modelos. Até que percebemos ter  chegado em um modelo de Inteligência Artificial muito robusto, que poderíamos fazer alguns ajustes e torná-lo viável para rodar em um celular”, destaca.

Funcionamento do aplicativo

Na prática, o sistema funciona como um assistente prático e rápido para o cafeicultor e tem o objetivo de facilitar a amostragem. O usuário tem a opção de tirar as fotos na hora, usando a câmera, ou carregar várias fotos que ele já tenha tirado e estejam salvas na galeria; o aplicativo processa dezenas imagens de uma única vez. As fotos são processadas internamente por um modelo de Inteligência Artificial, e, em pouco tempo, o aplicativo analisa a  amostragem e exibe na tela uma recomendação se aqueles ramos devem ser 'Colhidos' ou 'Não Colhidos', mostrando também o nível de confiança da decisão. Assim, o aplicativo  permite que o produtor tenha uma visão mais rápida e abrangente do estado real da lavoura.

O objetivo principal da tecnologia é elevar a precisão do chamado "ponto do fruto". Segundo Wallace, o fato de a plataforma funcionar de maneira offline é um grande diferencial. “O produtor tira as fotos ali mesmo, no meio da lavoura, e tem um diagnóstico claro. A meta é evitar que ele colha o café verde e acabe perdendo esse fruto, garantindo assim uma bebida de melhor qualidade e mais lucro no final da safra”, explica.

Esta é a segunda versão do software, a qual também teve apoio do professor do Instituto de Ciências Agrárias, Cleyton Batista Alvarenga com a liberação da base de dados das imagens. "A primeira foi desenvolvida pelo então discente Anagê Calixto Mundim Filho, em 2021, sob a minha a orientação, no trabalho de conclusão de curso", comenta Guimarães.

Por enquanto, o acesso ao software está restrito aos pesquisadores e colaboradores do projeto, enquanto a UFU realiza o processo de registro da propriedade intelectual. “Fizemos isso justamente porque vemos um grande potencial comercial na ferramenta. Com a tecnologia protegida, ficamos abertos a firmar parcerias com empresas do agro que queiram utilizar a nossa IA em suas operações”, conclui Wallace

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